参数法中介绍的直线相关只适用于正态双变量资料，但实际资料有时不能满足这些条件。如两事物有相关，但其观测结果不是计量资料而是等级资料，此时即可用秩相关来表达和分析。 本节介绍常用的Spearman秩相关。今以例10.8介绍其一般计算步骤： 1．将资料列成便于计算用的表，见表10.10，为便于编秩号，在列表时可按资料中一个变量的原始数据由小到大排队，但另一变量中
X 2 （称卡方）检验用途较广，但主要用于检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显着性，也可检验两类事物之间是否存在一定的关系。
X 2 （称卡方）检验用途较广，但主要用于检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显着性，也可检验两类事物之间是否存在一定的关系。
u检验（亦称T检验），它根据正态分布规律作假设检验（显着性检验）。当样本含量增大时，样本均数的分布趋向正态，这可看图6.1，t分布曲线以ν=9的一条比ν=3的更近似正态分布，再看附表3，表最下一行ν为∞时的t分布即是正态分布。故u检验用于大样本。 在仅有一条的标准正态曲线上，以u=1.96与-1.96为界，从此处向外的尾部面积共占5%，即?Ou?O≥1.96
参数法中介绍的直线相关只适用于正态双变量资料，但实际资料有时不能满足这些条件。如两事物有相关，但其观测结果不是计量资料而是等级资料，此时即可用秩相关来表达和分析。 本节介绍常用的Spearman秩相关。今以例10.8介绍其一般计算步骤： 1．将资料列成便于计算用的表，见表10.10，为便于编秩号，在列表时可按资料中一个变量的原始数据由小到大排队，但另一变量中
Gaussian curve 高斯曲线 geometric mean 几何均数 grouped data 分组资料
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